JP5821363B2 - Product defect factor analyzer - Google Patents
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Description
この発明は、鉄鋼・非鉄金属等の産業プラントにおいて用いられる製品欠陥要因分析装置に関するものである。 The present invention relates to a product defect factor analyzer used in industrial plants such as steel and non-ferrous metals.
鉄鋼・非鉄金属等の産業プラントでは、種々のプラントデータを収集・蓄積しており、製品に欠陥が発生すると、蓄積されているプラントデータを、その欠陥の要因を分析するために活用している。 In industrial plants such as steel and non-ferrous metals, various types of plant data are collected and accumulated. When a defect occurs in a product, the accumulated plant data is used to analyze the cause of the defect. .
プラントデータには、収集可能な極めて多くの項目が存在する。従来は、プラントデータの中から、欠陥要因を分析するために必要な項目を予め選別しておき、その選別した項目のプラントデータのみを収集・蓄積していた。また、製品に欠陥が発生した場合は、蓄積されているプラントデータの中から、調査対象となる特定の項目を更に選定し、その選定した項目のプラントデータを用いて欠陥要因の分析を行っていた。 There are a great many items that can be collected in plant data. Conventionally, items necessary for analyzing defect factors are selected in advance from plant data, and only the plant data of the selected items is collected and accumulated. In addition, when a defect occurs in a product, a specific item to be investigated is further selected from the accumulated plant data, and the cause of the defect is analyzed using the plant data of the selected item. It was.
例えば、下記特許文献1には、予め収集・蓄積しておいたプラントデータの中から、製品品質への影響度が高い組み合わせを自動的に算出するものが提案されている。 For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-228707 proposes a method for automatically calculating a combination having a high degree of influence on product quality from plant data collected and accumulated in advance.
特許文献1に記載のものを含め、従来の装置では、プラントデータの中から、製品欠陥の要因となり得る項目を予め選別し、その選別した項目のプラントデータのみを収集・蓄積していた。また、製品に欠陥が発生した場合は、蓄積されているプラントデータの中から、その欠陥の要因として見込まれるもののみを調査対象として選定していた。このため、蓄積するデータ項目の選別や調査対象とするデータ項目の選定に、プラント操業やプロセス制御、設備保全に関するノウハウが必要となり、利用者の技量によっては、欠陥要因の分析を正しく行うことができない場合があった。 In conventional apparatuses including those described in Patent Document 1, items that may cause product defects are selected in advance from plant data, and only plant data of the selected items is collected and accumulated. In addition, when a defect occurs in a product, only those that are likely to be the cause of the defect are selected for investigation from the accumulated plant data. For this reason, knowing about plant operation, process control, and equipment maintenance is necessary to select the data items to be accumulated and to select the data items to be investigated. Depending on the skill of the user, the cause of the defect can be analyzed correctly. There were cases where it was not possible.
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、プラント操業やプロセス制御、設備保全に関するノウハウを必要とすることなく、製品欠陥の要因となり得る有用な情報を容易に把握することができる製品欠陥要因分析装置を提供することである。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and its purpose is to provide useful information that can cause product defects without requiring know-how regarding plant operation, process control, and equipment maintenance. It is an object of the present invention to provide a product defect factor analyzer that can be easily grasped.
この発明に係る製品欠陥要因分析装置は、所定の通信網に接続された複数の機器を使用して所定の製品を製造する鉄鋼或いは非鉄金属の圧延ラインにおいて、利用者が製品の欠陥要因を分析するために使用する製品欠陥要因分析装置であって、各機器から通信網を介して収集可能な全てのプラントデータを時系列に収集するデータ収集装置と、データ収集装置によって収集されたプラントデータを蓄積するデータ蓄積装置と、データ蓄積装置に蓄積されたプラントデータの中から、製品の欠陥に該当する欠陥データを検出する製品欠陥検出装置と、製品欠陥検出装置によって欠陥データが検出された製品の操業条件を特定し、その欠陥発生製品の操業条件に類似する操業条件で製造された他の複数の製品を、類似操業製品として抽出する類似操業抽出装置と、データ蓄積装置に蓄積された欠陥発生製品に関する全てのプラントデータを、類似操業製品の対応するプラントデータと比較し、欠陥発生製品のプラントデータの異常値を含む異常データを抽出するデータ比較装置と、データ比較装置によって抽出された異常データに基づいて欠陥要因候補の表示リストを作成し、所定の表示端末に表示させる欠陥要因候補編集装置と、を備え、データ比較装置は、欠陥発生製品及び類似操業製品について、先ず、所定の第1時間間隔のプラントデータを比較し、その後、全てのプラントデータについて比較が完了していなければ、比較されていないプラントデータについて、第1時間間隔よりも短い第2時間間隔のプラントデータを比較するものである。 The product defect factor analysis apparatus according to the present invention is a method for analyzing a defect factor of a product by a user in a steel or non-ferrous metal rolling line that manufactures a predetermined product using a plurality of devices connected to a predetermined communication network. Product defect factor analysis device used to perform a time-series collection of all plant data that can be collected from each device via a communication network, and plant data collected by the data collection device. A data storage device to be stored, a product defect detection device for detecting defect data corresponding to a product defect from plant data stored in the data storage device, and a product defect data detected by the product defect detection device. Similar to identifying operating conditions and extracting multiple other products manufactured under operating conditions similar to the operating conditions of the defective product as similar operating products Compare all plant data related to defect occurrence products accumulated in the industry extraction device and data accumulation device with corresponding plant data of similar operation products, and extract abnormal data including abnormal values of plant data of defect occurrence products comprising a data comparison device, to create a display list of defective factor candidates based on the abnormal data extracted by the data comparator, the defect factor candidate editing apparatus for displaying on a predetermined display device, a data comparison device, the defect For the generated product and the similar operation product, first, the plant data at a predetermined first time interval is compared. After that, if the comparison is not completed for all the plant data, the first time interval is set for the uncompared plant data. The plant data of the second time interval shorter than the second time interval are compared .
この発明に係る製品欠陥要因分析装置であれば、プラント操業やプロセス制御、設備保全に関するノウハウを必要とすることなく、製品欠陥の要因となり得る有用な情報を容易に把握することができるようになる。 With the product defect factor analysis device according to the present invention, useful information that can cause product defects can be easily grasped without requiring know-how regarding plant operation, process control, and facility maintenance. .
この発明をより詳細に説明するため、添付の図面に従ってこれを説明する。 In order to explain the present invention in more detail, it will be described with reference to the accompanying drawings .
実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1における製品欠陥要因分析装置の構成を示す図である。本製品欠陥要因分析装置は、所定の通信網に接続された複数の機器を使用して所定の製品を製造する産業プラント、例えば、鉄鋼・非鉄金属等の産業プラントにおいて、製品の欠陥要因を分析するために使用される。
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a product defect factor analyzer according to Embodiment 1 of the present invention. This product defect factor analysis device analyzes product defect factors in an industrial plant that manufactures a predetermined product using a plurality of devices connected to a predetermined communication network, for example, an industrial plant such as steel or non-ferrous metal. Used to do.
産業プラントには、プロセス計算機1、プロセスコントローラ2、駆動手段(電動機・駆動装置等)3、プロセスセンサ4、オペレータ操作端末5が備えられている。
本願発明の要部を構成する分析装置6は、所定の情報LAN7を介して、プロセス計算機1及びオペレータ操作端末5に接続されている。また、分析装置6は、所定の制御LAN8を介して、プロセス計算機1、プロセスコントローラ2、駆動手段3、プロセスセンサ4に接続されている。
The industrial plant includes a process computer 1, a process controller 2, a drive means (electric motor / drive device, etc.) 3, a process sensor 4, and an operator operation terminal 5.
The analysis device 6 constituting the main part of the present invention is connected to the process computer 1 and the operator operation terminal 5 via a predetermined information LAN 7. The analysis device 6 is connected to the process computer 1, the process controller 2, the driving means 3, and the process sensor 4 via a predetermined control LAN 8.
図2は図1に示す製品欠陥要因分析装置が適用される産業プラントの設備概略図である。具体的に、図2は鉄鋼の熱間圧延ラインを示している。鉄鋼の熱間圧延ラインでは、一つ或いは複数の加熱炉9から抽出されたスラブが、粗圧延機10による粗圧延、仕上圧延機11による仕上圧延、ランアウトテーブル(ROT)12による冷却を経て、巻取機13においてコイルとして巻き取られる。巻き取られたコイルは、結束や秤量等が行われた後、コイルコンベア14によって下流工程へと搬送される。
FIG. 2 is an equipment schematic diagram of an industrial plant to which the product defect factor analyzer shown in FIG. 1 is applied. Specifically, FIG. 2 shows a hot rolling line for steel. In the steel hot rolling line, the slab extracted from one or a plurality of
分析装置6は、産業プラント(例えば、図2に示す熱間圧延ライン)を構成する各機器から、多数の項目に及ぶプラントデータを収集し、蓄積・処理するためのものである。分析装置6には、データ収集装置15、データ蓄積装置16、製品欠陥検出装置17、類似操業抽出装置18、データ比較装置19、欠陥要因候補編集装置20、記憶装置21、表示端末22が備えられている。
The analysis device 6 is for collecting, accumulating and processing plant data covering a number of items from each device constituting an industrial plant (for example, a hot rolling line shown in FIG. 2). The analysis device 6 includes a
データ収集装置15は、産業プラントで使用される各機器から、プラントデータを収集する機能を有している。上述したように、産業プラントの各機器は、所定の通信網(本実施の形態では、情報LAN7・制御LAN8)に接続されている。データ収集装置15は、上記通信網を介して収集可能な全てのプラントデータを、時系列に収集する。
The
情報LAN7は、操業及び製品製造に関する情報ネットワークである。データ収集装置15は、情報LAN7を経由して、プロセス計算機1から、製品製造指示や各機器の制御量設定、製品品質実績等を、プラントデータとしてイベント(操業イベント)毎に収集する。また、データ収集装置15は、情報LAN7を経由して、オペレータ操作端末5から操作履歴をプラントデータとして収集する。
The information LAN 7 is an information network related to operations and product manufacturing. The
データ収集装置15は、制御LAN8を経由して、プロセスコントローラ2、駆動手段3、プロセスセンサ4から、プラントデータとしてリアルタイムのデータを収集する。
制御LAN8は、ノード間で共有されるデータエリアを提供するプロセス制御用ネットワークである。制御LAN8の高速データ領域は、例えば、2[ms]周期でのデータ伝送を可能とする。プロセスコントローラ2の制御出力や駆動手段3の制御データ、プロセスセンサ4の測定出力値は、制御LAN8の共有データエリアに出力されている。データ収集装置15は、制御LAN8の共有データエリアのデータを、その伝送周期に合わせて全て収集する。
The
The control LAN 8 is a process control network that provides a data area shared between nodes. The high-speed data area of the control LAN 8 enables data transmission with a cycle of 2 [ms], for example. The control output of the process controller 2, the control data of the driving means 3, and the measurement output value of the process sensor 4 are output to the shared data area of the control LAN 8. The
データ収集装置15は、1台若しくは複数台で構成される。産業プラントの規模により、収集するプラントデータの項目数や速度は異なるため、データ収集装置15は、設置環境に合わせた構成となる。
The
データ蓄積装置16は、データ収集装置15によって収集されたプラントデータを蓄積する大容量データベースから構成される。データ蓄積装置16には、データ収集装置15によって収集された各種プラントデータ、例えば、各設備の制御情報、イベント情報、操作履歴情報、アラーム情報、製品の製造指示や製品実績等の操業情報が、時系列で所定の一定期間蓄積される。データ蓄積装置16に必要な容量は、例えば、蓄積するプラントデータの項目数や収集周期、蓄積期間によって決まる。データ蓄積装置16がプラントデータを蓄積する期間は、後述の類似操業抽出装置18による抽出精度を考慮すると、例えば、図2に示す鉄鋼の熱間圧延ラインでは、3ヶ月から半年程度は必要になる。
その他、データ蓄積装置16には、他の装置からの要求に応じて、蓄積データを検索・提供する機能も備えられている。
The
In addition, the
製品欠陥検出装置17は、製品に特定の欠陥が発生したことを検出する機能を有している。製品欠陥検出装置17は、データ蓄積装置16に蓄積されたプラントデータの中から、製品の欠陥に該当する欠陥データを検出する。製品の欠陥とは、例えば、図2に示す鉄鋼の熱間圧延ラインでは、製品の品質項目(板厚・板幅・温度・形状等)が目標値や公称値から逸脱したり、製品に瑕や変形が発生したりすることである。製品欠陥検出装置17は、特定のイベント(例えば、コイル巻取完了や、オペレータ操作端末5からの瑕や変形等を示す所定の情報入力)が発生すると、製造された製品の実績データを抽出し、製品欠陥(欠陥データ)の有無を調査する。製品欠陥検出装置17は、欠陥データを検出すると、欠陥が発生した製品の情報とその欠陥の情報とを、製品欠陥情報として類似操業抽出装置18に出力する。
The product
類似操業抽出装置18は、製品に欠陥が発生した時と同様の操業によって製造された製品を抽出する機能を有している。類似操業抽出装置18は、製品欠陥検出装置17から製品欠陥情報を受信すると、製品欠陥検出装置17によって欠陥データが検出された製品(以下、「欠陥発生製品」ともいう)の操業条件を特定する。次に、類似操業抽出装置18は、データ蓄積装置16に蓄積されたプラントデータに基づいて、上記特定した欠陥発生製品の操業条件に類似する操業条件で製造された他の製品(以下、「類似操業製品」ともいう)を抽出する。類似操業製品として抽出する製品の件数は、予め所定の数(例えば、5件)に設定されている。
The similar
具体的に、類似操業抽出装置18は、材料諸元、製品諸元、制御目標値、製造時の使用機器が、欠陥発生製品と全て一致する製品を類似操業製品として抽出する。図2に示す鉄鋼の熱間圧延ラインでは、類似操業抽出装置18は、スラブ(材料)及びコイル(製品)の各諸元(鋼種、板厚、板幅、重量等)、制御目標値(抽出温度、巻取温度、粗圧延完了時の板厚及び板幅等の各目標値)が欠陥発生製品のものと同じであり、且つ、使用された加熱炉9及び巻取機13が欠陥発生製品のものと同じ製品を抽出する。
Specifically, the similar
上記類似条件(操業条件を類似と見なすための条件)によって抽出された類似操業製品の数が上記設定件数に達しなかった場合、類似操業抽出装置18は、類似条件を緩和して、類似操業製品の抽出を再度実施する。例えば、類似操業抽出装置18は、材料及び製品の各諸元が欠陥発生製品のものと一致し、使用機器が欠陥発生製品のものと異なる製品を類似操業製品として抽出する。また、緩和後の類似条件によっても類似操業製品の数が設定件数に達しなかった場合、類似操業抽出装置18は、更に、製品諸元や制御目標値に関する抽出条件を緩和し、製品諸元や制御目標値が所定の範囲に含まれる製品を類似操業製品として抽出する。
類似操業抽出装置18は、上記設定件数(或いは、それ以下の件数)の製品を類似操業製品として抽出すると、欠陥発生製品と類似操業製品との各情報をデータ比較装置19に出力する。
When the number of similar operation products extracted under the similar condition (condition for regarding the operation condition as similar) does not reach the set number, the similar
When the similar
データ比較装置19は、欠陥発生製品のプラントデータと類似操業製品のプラントデータとを比較する機能を有している。データ比較装置19は、類似操業抽出装置18から上記情報を受信すると、データ蓄積装置16に蓄積されている欠陥発生製品に関する全てのプラントデータを、類似操業製品の対応するプラントデータと比較する。
The data comparison device 19 has a function of comparing the plant data of the defective product with the plant data of the similar operation product. When the data comparison device 19 receives the information from the similar
具体的に、データ比較装置19は、先ず、予め規定されたイベントの発生時刻を抽出する。図2に示す鉄鋼の熱間圧延ラインでは、加熱炉9からスラブの抽出が開始された時(抽出開始)が起点となるイベントである。また、粗圧延機10による粗圧延の開始及び完了、仕上圧延機11による仕上圧延の開始及び完了、巻取機13によるコイル巻取の開始及び完了もそれぞれイベントである。各イベントの情報は、データ蓄積装置16に蓄積されている。
Specifically, the data comparison device 19 first extracts the occurrence time of a predetermined event. In the hot rolling line for steel shown in FIG. 2, the event starts when the extraction of the slab from the
データ比較装置19は、イベントの発生時刻を抽出すると、欠陥発生製品と類似操業製品との各イベント間隔を一致させるための時刻補正を行う。この時刻補正により、データ比較装置19は、欠陥発生製品及び類似操業製品について、イベント期間に対する収集タイミングが一致するプラントデータ同士を比較することができる。例えば、加熱炉9によるスラブの抽出開始から粗圧延機10による粗圧延の開始までに、欠陥発生製品で30秒、類似操業製品の一つで35秒掛かった場合、スラブの抽出開始から10秒後の欠陥発生製品のプラントデータは、10×35/30秒後の類似操業製品のプラントデータと比較される。
When the event comparison time is extracted, the data comparison device 19 performs time correction for matching the event intervals between the defect occurrence product and the similar operation product. By this time correction, the data comparison device 19 can compare the plant data having the same collection timing with respect to the event period for the defect occurrence product and the similar operation product. For example, if it takes 30 seconds for a defective product and 35 seconds for one similar operation product from the start of slab extraction by the
データ比較装置19は、上記時刻補正を行うと、所定の一定時間間隔(例えば、5秒毎)で得られたプラントデータについての比較を行う。例えば、加熱炉9によるスラブの抽出開始から巻取機13による巻取の完了までに300秒(時刻補正後の時間:欠陥発生製品と各類似操業製品とにおいて一致)掛かった場合、最初の時間間隔が5秒に設定されていれば、データ比較装置19は、先ず、300/5=60セット分のプラントデータの比較を行う。
When the data comparison device 19 performs the time correction, the data comparison device 19 compares the plant data obtained at predetermined time intervals (for example, every 5 seconds). For example, if it takes 300 seconds (time after time correction: coincides between the defective product and each similar operation product) from the start of slab extraction by the
上記60セット分のプラントデータの比較が全て終了すると、データ比較装置19は、上記時間間隔を5秒よりも短い時間間隔(例えば、1秒)に設定して、プラントデータの比較を行う。この時、5秒間隔のプラントデータについては既に比較が完了しているため、プラントデータの比較は、未だ完了していないものについてのみ実施する。即ち、データ比較装置19は、上記60セット分の比較が終了すると、次に、300/1−60=240セット分のプラントデータの比較を行う。 When all the comparisons of the 60 sets of plant data are completed, the data comparison device 19 sets the time interval to a time interval shorter than 5 seconds (for example, 1 second) and compares the plant data. At this time, since the comparison is already completed for the plant data at intervals of 5 seconds, the comparison of the plant data is performed only for those that have not been completed yet. That is, when the comparison for the 60 sets is completed, the data comparison device 19 then compares the plant data for 300 / 1-60 = 240 sets.
その後、データ比較装置19は、比較のための時間間隔を200、50、10、2[ms]と徐々に短くしていき、全てのプラントデータの比較が完了するまで、上記と同様の処理を繰り返す。 Thereafter, the data comparison device 19 gradually shortens the time interval for comparison to 200, 50, 10, 2 [ms], and performs the same processing as above until the comparison of all plant data is completed. repeat.
プラントデータの比較を行う場合、データ比較装置19は、例えば、欠陥発生製品のプラントデータの値が、類似操業製品の対応するプラントデータの値から外れているか否かを判定する。即ち、データ比較装置19は、欠陥発生製品のプラントデータの値が、類似操業製品の対応するプラントデータの最大値を最大、最小値を最小とする範囲から外れた場合に、その外れたプラントデータを、製品欠陥要因の候補となる異常値として検出する。 When comparing plant data, for example, the data comparison device 19 determines whether or not the value of the plant data of the defective product is out of the value of the corresponding plant data of the similar operation product. That is, when the value of the plant data of the defective product is out of the range where the maximum value of the corresponding plant data corresponding to the similar operation product is the maximum and the minimum value is the minimum, the data comparison device 19 Are detected as abnormal values that are candidates for product defect factors.
なお、上述したように、比較のための時間間隔を徐々に狭めながら異常値の検出を行えば、粗い時間間隔の比較でも検出可能な異常値は、早期に検出することができる。また、最終的には、制御LAN8の伝送周期まで上記時間間隔を短くすることにより、全てのプラントデータの比較を行うことができる。 Note that, as described above, if an abnormal value is detected while the time interval for comparison is gradually narrowed, an abnormal value that can be detected even by comparing coarse time intervals can be detected at an early stage. Finally, all the plant data can be compared by shortening the time interval until the transmission period of the control LAN 8.
データ比較装置19は、欠陥発生製品のプラントデータから異常値を検出すると、データ蓄積装置16に蓄積されたプラントデータに基づいて、異常データを抽出する。異常データには、異常値として検出されたもののデータ項目、値、時刻の他、対象材の位置、先行材及び後行材の位置、類似操業製品の上記異常値に対応するプラントデータの平均値・最大値・最小値が含まれる。データ比較装置19は、異常データを抽出すると、その情報を欠陥要因候補編集装置20に出力する。
When the data comparison device 19 detects an abnormal value from the plant data of the defective product, the data comparison device 19 extracts the abnormal data based on the plant data stored in the
なお、図2に示す熱間圧延ラインの加熱炉9や巻取機13のように、同種の複数の機器が存在し、製品によって使用される機器が異なる場合、データ比較装置19は、比較する類似操業製品のプラントデータを、欠陥発生製品の製造時に使用された機器のものに置き換えても良い。
In addition, like the
欠陥要因候補編集装置20は、欠陥要因候補の表示リストを作成し、表示端末22に表示させる機能を有している。欠陥要因候補編集装置20は、データ比較装置19から異常データを受信すると、その受信した異常データに基づいて表示リストを作成する。
The defect factor
記憶装置21には、データ蓄積装置16に蓄積されるプラントデータのうち、製品毎に値が異なることを前提とする項目が、除外データ項目定義として予め記憶されている。除外データ項目には、例えば、材料や製品の識別番号、スラブ抽出完了時刻等の時刻情報、電気・水・ガスの消費量積算値等がある。欠陥要因候補編集装置20は、欠陥要因候補の表示リストを作成する際に、記憶装置21に記憶された除外データ項目定義に基づいて、表示端末22に表示させる必要がない所定の項目については表示リストから除外する。
In the
また、欠陥要因候補編集装置20は、データ比較装置19から受信した異常データに基づいて、表示端末22に表示させるプラントデータの項目順を決定する。例えば、欠陥要因候補編集装置20は、異常値の発生位置(対象材の位置)や、その異常値が発生した時の先行材及び(又は)後行材の位置に基づいて、各異常データに対して重み付けを行う。この重み付けは、表示リストにおける位置のことである。即ち、重みが大きい場合、その異常値に関連する情報は表示リストの上位に配置され、表示端末22における表示優先度が高くなる。逆に、重みが小さい場合、その異常値に関連する情報は表示リストの下位に配置され、表示端末22における表示優先度が低くなる。欠陥要因候補編集装置20は、例えば、異常値の発生位置と対象材の位置とが離れている程、重みを小さく設定する。また、欠陥要因候補編集装置20は、異常値の発生位置と先行材或いは後行材の位置とが接近している程、重みを小さく設定する。
Further, the defect factor
欠陥要因候補編集装置20がデータ比較装置19から受信する異常データは、特定時刻のデータであり、時刻が前後するため時系列のデータにはならない。欠陥要因候補編集装置20は、各異常データを項目と時刻とに基づいて一連のデータに編集し、更に、上記重み付けに基づく順番に並べ直して表示リストを作成する。表示リストには、例えば、データ項目、異常値の平均値・最大値・最小値、異常開始時刻、異常終了時刻、類似操業製品の上記異常値に対応するプラントデータの平均値・最大値・最小値が含まれる。
欠陥要因候補編集装置20は、表示リストを作成すると、そのデータ(表示データ)を表示端末22に送信する。
The abnormal data received by the defect factor
When the defect factor
なお、データ比較装置19が比較のための時間間隔を徐々に狭めながら異常値の検出を行う場合、欠陥要因候補編集装置20は、データ比較装置19が異常値を検出する(異常データを抽出する)度にデータ比較装置19から新たな異常データを受信する。かかる場合、欠陥要因候補編集装置20は、データ比較装置19から新たな異常データを受信すると、一旦作成した表示リストを受信情報に基づいて更新し、更新後の表示データを表示端末22に送信する。
When the data comparison device 19 detects an abnormal value while gradually reducing the time interval for comparison, the defect factor
表示端末22は、欠陥要因候補編集装置20から受信した表示データに基づいて、欠陥要因候補編集装置20が作成した表示リストを画面に表示する。
なお、表示端末22は、製品欠陥発生履歴の表示及び分析する製品欠陥の指定と、指定された製品欠陥に関する一連の分析処理の開始及び中断の入力とを行う機能を備えていても良い。
The
Note that the
上記構成を有する製品欠陥要因分析装置であれば、プラント操業やプロセス制御、設備保全に関するノウハウを十分に有していない利用者であっても、表示端末22の表示内容から、製品欠陥の要因となり得る有用な情報を容易に把握することができる。また、本製品欠陥要因分析装置を利用することにより、従来では製品欠陥の要因とは考えられていなかったプラントデータについても、欠陥要因の分析に活用することができるようになる。
If it is a product defect factor analyzer having the above configuration, even a user who does not have sufficient know-how regarding plant operation, process control, and facility maintenance may cause product defects from the display content of the
1 プロセス計算機
2 プロセスコントローラ
3 駆動手段
4 プロセスセンサ
5 オペレータ操作端末
6 分析装置
7 情報LAN
8 制御LAN
9 加熱炉
10 粗圧延機
11 仕上圧延機
12 ランアウトテーブル
13 巻取機
14 コイルコンベア
15 データ収集装置
16 データ蓄積装置
17 製品欠陥検出装置
18 類似操業抽出装置
19 データ比較装置
20 欠陥要因候補編集装置
21 記憶装置
22 表示端末
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Process computer 2 Process controller 3 Drive means 4 Process sensor 5 Operator operation terminal 6 Analyzer 7 Information LAN
8 Control LAN
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記各機器から前記通信網を介して収集可能な全てのプラントデータを時系列に収集するデータ収集装置と、
前記データ収集装置によって収集されたプラントデータを蓄積するデータ蓄積装置と、
前記データ蓄積装置に蓄積されたプラントデータの中から、製品の欠陥に該当する欠陥データを検出する製品欠陥検出装置と、
前記製品欠陥検出装置によって欠陥データが検出された製品の操業条件を特定し、その欠陥発生製品の操業条件に類似する操業条件で製造された他の複数の製品を、類似操業製品として抽出する類似操業抽出装置と、
前記データ蓄積装置に蓄積された前記欠陥発生製品に関する全てのプラントデータを、前記類似操業製品の対応するプラントデータと比較し、前記欠陥発生製品のプラントデータの異常値を含む異常データを抽出するデータ比較装置と、
前記データ比較装置によって抽出された異常データに基づいて欠陥要因候補の表示リストを作成し、所定の表示端末に表示させる欠陥要因候補編集装置と、
を備え、
前記データ比較装置は、前記欠陥発生製品及び前記類似操業製品について、先ず、所定の第1時間間隔のプラントデータを比較し、その後、全てのプラントデータについて比較が完了していなければ、比較されていないプラントデータについて、前記第1時間間隔よりも短い第2時間間隔のプラントデータを比較する製品欠陥要因分析装置。 A product defect factor analyzer that is used by users to analyze product defect factors in a steel or non-ferrous metal rolling line that manufactures a given product using a plurality of devices connected to a given communication network. There,
A data collection device that collects all plant data that can be collected from each device via the communication network in time series,
A data storage device for storing plant data collected by the data collection device;
A product defect detection device for detecting defect data corresponding to a product defect from the plant data stored in the data storage device;
Similarity is to identify the operation condition of the product for which defect data is detected by the product defect detection device, and to extract a plurality of other products manufactured under the operation condition similar to the operation condition of the defect occurrence product as similar operation products An operation extraction device;
Data for comparing all plant data related to the defect-producing product stored in the data storage device with corresponding plant data of the similar operation product, and extracting abnormal data including abnormal values of the plant data of the defect-generating product A comparison device;
A defect factor candidate editing device for creating a display list of defect factor candidates based on the abnormal data extracted by the data comparison device and displaying the defect factor candidate on a predetermined display terminal;
Equipped with a,
The data comparison device first compares plant data at a predetermined first time interval with respect to the defect occurrence product and the similar operation product, and then compares all the plant data if comparison has not been completed. A product defect factor analyzer for comparing plant data of a second time interval shorter than the first time interval with respect to non-plant data .
を更に備え、
前記欠陥要因候補編集装置は、前記記憶装置に記憶された項目定義に基づいて、プラントデータの所定の項目を除外して表示リストを作成する請求項1から請求項5の何れか一項に記載の製品欠陥要因分析装置。 Among the plant data stored in the data storage device, a storage device that stores definitions of items that are premised on different values for each product;
Further comprising
The defect factor candidate editing apparatus based on the stored items defined in the storage device, according to claims 1 to create a display list by excluding certain items of plant data to any one of claims 5 Product defect factor analysis device.
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